一、问题背景 电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内）预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持；长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测问题亟待进一步研究。

二、解决问题 1．地区负荷的中短期预测分析 根据附件中提供的某地区电网间隔15分钟的负荷数据，建立中短期负荷预测模型： （1）给出该地区电网未来10天间隔15分钟的负荷预测结果，并分析其预测精度； （2）给出该地区电网未来3个月日负荷的最大值和最小值预测结果，以及相应达到负荷最大值和最小值的时间，并分析其预测精度。

2．行业负荷的中期预测分析 对不同行业的用电负荷进行中期预测分析，能够为电网运营与调度决策提供重要依据。特别是在新冠疫情、国家“双碳”目标等背景下，通过对大工业、非普工业、普通工业和商业等行业的用电负荷进行预测，有助于掌握各行业的生产和经营状况、复工复产和后续发展走势，进而指导和辅助行业的发展决策。请根据附件中提供的各行业每天用电负荷相关数据，建立数学模型研究下面问题： （1）挖掘分析各行业用电负荷突变的时间、量级和可能的原因。 （2）给出该地区各行业未来3个月日负荷最大值和最小值的预测结果，并对其预测精度做出分析。 （3）根据各行业的实际情况，研究国家“双碳”目标对各行业未来用电负荷可能产生的影响，并对相关行业提出有针对性的建议。

对于第一问，主要是时间序列预测，但是由于数据具有周期性，我们最好将它们进行分解后再来进行建模，常见的是时间序列分解和STL分解： 时间序列分解

步骤1 以上结果是对原始数据进行了乘法分解，得到趋势项、季节项、随机项三个序列（想要数据的可以关注公众号获取） 步骤2 然后分别对趋势项、季节项、随机项序列建立时间预测模型 步骤3 根据建立的时间预测模型分别进行预测 步骤4 最后将趋势项、季节项、随机项三个序列的预测值进行相乘，就可以得到原始序列的预测值。

对于其中的时间预测模型，最简单的是利用ARIMA模型（但是由于数据太长，只能分段进行多个ARIMA，最后再结合多个ARIMA模型，对他们的值取平均，求出最终预测值）

难一点的是机器学习（但需要提前对数据进行处理），数据量大，运行时间较长。

对于第二问，主要是变点分析，找到突变点： 在变点分析中比较常用的方法有最小方差法、最小二乘法、Marul一kendall法、QLR法等 或者使用SPSSPRO的异常值检测方法，使用MAD/IQR/3SIGMA等异常值识别方法找出异常值。

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